Bibliographic record
Abstract
CON NUEVE EQUIPOS, LA UNAM INTERVIENE EN LA COMPETENCIA INTERNACIONAL ROBOCUP 2012, QUE INICIO ESTA SEMANA EN LA CIUDAD MEXICO. LA JUSTA MUNDIAL, A LA QUE ASISTEN UNAS 20 MIL PERSONAS PROCEDENTES MAS 40 PAISES, SUMA DOS MIL 243 PARTICIPANTES, INTEGRADOS EN 381 EQUIPOS PROCEDENTES JAPON, CHINA, INDIA, EGIPTO, ALEMANIA, FRANCIA, ITALIA, PORTUGAL, AUSTRIA, ESTADOS UNIDOS, CANADA, CHILE, COLOMBIA, ARGENTINA Y MEXICO, ENTRE OTRAS NACIONES. ES LA PRIMERA VEZ QUE ESTE EVENTO, FUNDADO EN 1996 EN JAPON, SE REALIZA EN AMERICA LATINA. ELEGIR COMO SEDE A LA CIUDAD MEXICO TUVO QUE VER CON EL DESTACADO DESEMPENO QUE LOS GRUPOS MEXICANOS VARIAS INSTITUCIONES HAN TENIDO EN EDICIONES ANTERIORES, SENALO ADALBERTO HERNANDEZ LLERENA, PROFESOR LA FACULTAD INGENIERIA Y DEL POSGRADO EN CIENCIAS LA COMPUTACION ESTA CASA ESTUDIOS, QUE FORMO PARTE DEL EQUIPO PUMA QUE OBTUVO EL TERCER LUGAR EN 2008 EN ATLANTA, GEORGIA. DE NUESTRO TERRITORIO, HAY 33 CONJUNTOS DIVERSAS ESCUELAS, UNIVERSIDADES Y CENTROS INVESTIGACION, QUE SUMAN DOS MIL 243 COMPETIDORES, AFIRMO JESUS SAVAGE CARMONA, TAMBIEN DOCENTE LA FACULTAD INGENIERIA, IMPULSOR DEL PROYECTO EN LA UNIVERSIDAD NACIONAL Y PRESIDENTE LA FEDERACION MEXICANA ROBOTICA. SE TRATA LA REPRESENTACION LOCAL MAS GRANDE QUE HA TENIDO UN PAIS EN LA ROBOCUP DESDE SU FUNDACION, Y EL LA UNAM ES EL GRUPO MAS NUMEROSO ESTE ANO, AGREGO HERNANDEZ LLERENA. POR SU PARTE, GONZALO GUERRERO ZEPEDA, DIRECTOR LA FACULTAD INGENIERIA, RESALTO LA LABOR SAVAGE PARA INVOLUCRAR A LOS ESTUDIANTES EN ESTE CERTAMEN. UNA HABILIDAD EXTRAORDINARIA PARA INTERACTUAR CON LOS JOVENES Y CREER EN ELLOS. FUE EL PRIMERO EN PROPONER QUE MUCHACHOS DEL COLEGIO CIENCIAS Y HUMANIDADES (CCH) SE INCORPORARAN Y TRABAJARAN CONJUNTAMENTE CON LA FACULTAD EN EL DISENO Y CONSTRUCCION ROBOTS. ESTOS ALUMNOS ESTAN EN LA CATEGORIA JUNIOR, QUE HA SIDO UNA LAS MAS EXITOSAS, DIJO. SE DETALLAN LAS CARACTERISTICAS LAS CINCO CATEGORIAS ESTE TORNEO ROBOTICA, QUE TIENE COMO SEDE EL WORLD TRADE CENTER.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.094 | 0.029 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".